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  2020年8月11日
摘要: plt.xlim() 显示的是x轴的作图范围,同时plt.ylim() 显示的是y轴的作图范围,而 plt.xticks() 表达的是x轴的刻度内容的范围 plt.xlim()有两个参数输入: 1 plt.xlim(num1, num2) 2 plt.xlim(xmin=num1,xmax=num2 阅读全文
posted @ 2020-08-11 15:18 小小喽啰 阅读(50178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pd.date_range()使用方法 pd.date_range()函数文档 pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None, closed=No 阅读全文
posted @ 2020-08-11 14:54 小小喽啰 阅读(1647) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: plt.scatter()画散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None 阅读全文
posted @ 2020-08-11 14:35 小小喽啰 阅读(18761) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 其实我们很少使用到sklearn里面的逻辑回归,因为它不能很好地处理样本均衡,我们一般使用statsmodels.api.Logit 逻辑回归参数 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', *, dual=False, t 阅读全文
posted @ 2020-08-11 11:14 小小喽啰 阅读(3954) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、决策树的介绍 决策树是一种常见的分类模型,在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分,这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中,女方通常会先看男方是否有房产,如果有房产再看是否有车产,如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要 阅读全文
posted @ 2020-08-11 10:39 小小喽啰 阅读(6000) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年8月10日
摘要: 代码流程 Part1 Demo实践 Step1:库函数导入 Step2:模型训练 Step3:模型参数查看 Step4:数据和模型可视化 Step5:模型预测 Part2 基于鸢尾花(iris)数据集的逻辑回归分类实践 Step1:库函数导入 Step2:数据读取/载入 Step3:数据信息简单查看 阅读全文
posted @ 2020-08-10 18:47 小小喽啰 阅读(2586) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 当我在看到这个代码时,不是很了解np.diff()函数: #计算以下列表中连续的天数。 import numpy as np from dateutil import parser dateString = ['Oct, 2, 1869', 'Oct, 10, 1869', 'Oct, 15, 18 阅读全文
posted @ 2020-08-10 15:30 小小喽啰 阅读(7120) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年8月9日
摘要: 目录 一、文件与文件系统 打开文件 文件对象方法 简结的with语句 二、OS 模块中关于文件/目录常用的函数 三、序列化与反序列化 正文 一、文件与文件系统 1.打开文件 open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None 阅读全文
posted @ 2020-08-09 00:10 小小喽啰 阅读(246) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年8月7日
摘要: 目录 一、模块 什么是模块 命名空间 导入模块 if __name__ == '__main__' 搜索路径 包(package) 二、datetime模块 datetime 类 date类 time类 timedelta类 正文 一、模块 1.什么是模块 1 容器 -> 数据的封装 2 函数 -> 阅读全文
posted @ 2020-08-07 17:44 小小喽啰 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、一维矩阵的加减乘除,三角函数 注意,如果是两个数组运算,则元素个数要一致 import numpy as np a=np.array([10,20,30,40]) #array([10, 20, 30, 40]) b=np.arange(4) #array([0, 1, 2, 3]) c=np. 阅读全文
posted @ 2020-08-07 17:24 小小喽啰 阅读(874) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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